初识svg

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什么是svg?

SVG全称Scalable Vector Graphics,指可伸缩矢量图形.

什么是矢量图?

计算机中显示的图形一般可以分为两大类:位图,矢量图。 平时拍的照片就是位图,它是由一个个像素点组成,放大后就是马赛克。 而矢量图只能靠软件生成,也就是需要设计师来创造出的图像,其元素对象可编辑,图像放大或缩小不影响图像的分辨率, 说白点也就是再怎么放大也不会有马赛克或锯齿。因为它本来就是人用软件创造出的图形。

SVG优点:

SVG 是一种基于 XML 语法的图像格式,其他图像格式都是基于像素处理的, SVG 则是属于对图像的形状描述,所以它本质上是文本文件,体积较小,且不管放大多少倍都不会失真。

SVG简单的标签及属性
  • SVG 代码都放在顶层标签svg之中。
  • svg标签的width和height属性,如果不指定的话默认的是宽300px,高150px;
  • 如果只想展示SVG图像的一部分,就要指定viewBox属性。属性的值有四个数字,分别是左上角的横坐标和纵坐标、视口的宽度和高度。
  • circle标签的cx、cy、r属性分别为横坐标、纵坐标和半径,单位为像素。坐标都是相对于svg标签画布的左上角原点。
  • SVG 的 CSS 属性与网页元素有所不同。
  • fill:填充色; stroke:描边色; stroke-width:边框宽度
用SVG画图
<svg width="100" height="100" viewBox="50 50 50 50"> 
    <circle id="mycircle" cx="50" cy="50" r="50" />
</svg>

效果如下:
在这里插入图片描述
上面代码中,SVG 图像是100像素宽 x 100像素高,viewBox属性指定视口从(50, 50)这个点开始。所以,实际看到的是右下角的四分之一圆。

注意 :视口必须适配所在的空间。上面代码中,视口的大小是 50 x 50,由于 SVG 图像的大小是 100 x 100,所以视口会放大去适配 SVG图像的大小,即放大了四倍。

取消viewBox属性效果如下:
在这里插入图片描述
如果只设置viewBox属性,不指定svg的width属性和height属性:
在这里插入图片描述
此时你可以看到,SVG 图像的默认大小将等于所在的 HTML 元素的大小。

专有钉钉小程序(浙政钉)开发搭建流程总览 最近公司有一个项目要做浙政钉,让我来负责做。靠,我一脸懵,开发了两年多不知道浙政钉是啥,感觉我眼界还是低了。然后就去百度、同事问了一圈才知道就是个钉钉小程序嘛,然后发布到浙政钉上了。就搭建项目跑起来我都肥了很多事,中间走了很多坑。正好领导让我写《钉钉小程序前端开发流程》,这想着也写个博客吧。下面就是整个流程及我所遇到的坑! 阅读详情

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svg标签

<svg t="1591684540799" class="icon" viewBox="0 0 1024 1024" version="1.1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" p-id="975" width="32" height="32"> <path d="M980.224 965.76l-473.6-162.944-473.6 162.944V70.912h947.2v894.848z m-473.6-244....

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

初识SVG

在素材库菜单里选择矢量插画库,选择任意一个主题点击进去,鼠标划入图标,点击下载按钮,在弹框中分别点击 SVG 下载和 PNG下载,这个图标的两种格式文件就下载到本地电脑了,将图片拷贝到我们的目录下。回到浏览器,刷新,按键盘 F12,打开开发者工具,在 elements 页签下,点击 svg 元素,我们看到,一个800 乘 600 的画布就做好了。svg 也可以理解为绘制图形的画布,它有两个重要的属性,width,定义画布的宽度,height,定义画布的高度,它们值都是数字。可以使用 svg 标签来实现。

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陈迹·清欢的博客 291
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_马喽
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